分布式數據庫技術的應用研究

摘要：隨著IT技術迅速發展，數據庫系統架構經歷了演進。為了解決相關部門的數據處理問題，以運營商網絡運行情況為例，對分布式數據庫技術加以研究，分析分布式數據庫技術在應用時的不足之處，提出設置MPP+SharedNothing架構、合理運用高效透明壓縮技術、實現混合式存儲、利用并行處理技術、加強智能索引等解決措施，從而體現分布式數據庫技術在整合分散數據內容時的處理價值所在，并可增加在數據管理和應用方面的指導。

關鍵詞：分布式數據庫技術 數據信息 數據內容

ResearchontheApplicationofDistributedDatabaseTechnology

MAJinru

YinchuanUniversityofEnergy，Yinchuan，NingxiaHuiAutonomousRegion，750000China

Abstract：WiththerapiddevelopmentofITtechnology，databasesystemarchitecturehasundergoneevolution.Inordertosolvethedataprocessingproblemsofrelevantdepartments，thisarticletakestheoperationofoperatornetworksasanexample，studiesdistributeddatabasetechnology，analyzestheshortcomingsofdistributeddatabasetechnologyinapplication.Itproposes solutionssuchassettingupMPP+SharedNothingarchitecture，rationallyapplyingefficienttransparentcompressiontechnology，realizinghybridstorage，applyingparallelprocessingtechnology，strengtheningintelligentindexing，etc.，soastoreflecttheprocessingvalueofdistributeddatabasetechnologyinintegratingdisperseddatacontentandcanincreaseguidanceindatamanagementandapplication.

KeyWords：Distributed;Databasetechnology;DataInformation;Datacontent

為保證運營商網絡內的數據信息能夠被合理地整合，相關人員需加強對數據傳輸情況的了解。當前，多渠道內的數據是呈現爆炸性增長狀態的，這對數據的分析、存儲和管理工作提出了更高的需求。對此，還需考慮大數據的分析場景，融入使用分布式數據庫技術到數據的處理環節，以整合多區域內的數據信息，并保證大數據能夠順利地交換和整合。堅持以“高效低成本”的基本原則，增加大數據分析系統在運行期間的驅動力，以分布式的數據庫架構手段，促使數據信息能夠增強自身的拓展能力。

1分布式數據庫

分布式數據庫系統會利用相對較小的計算機系統的組合方式，將每臺計算機都放在單獨的位置，使其中可能包含數據庫管理系統（DatabaseManagementSystem，DBMS），并實現對一份完整的副本拷貝，使計算機內有屬于自己的數據庫。將處于不同位置上的眾多計算機進行連接，通過網絡構建出一個具有全局性的、完整的且在邏輯上實現集中、在物理層面上實現分布的大型數據庫[1]。

2分布式數據庫技術的應用措施

2.1設置MPP+SharedNothing架構

通常情況下，分布式數據庫會在大規模并行處理（MassivelyParallelProcessing，MPP）技術的層面上整合各單元內容，設置單元內的存儲信息、計算信息和軟件資源，包括內存、總線、操作系統、硬盤及其相關內容[2]，展現出各個單元所具備的獨立性，利用自給和對等的方法，防止系統在運行期間各個單元出現單點的瓶頸[3]。

（1）結合分布式數據庫的應用情況，以動態拓展的手段，整合單元內容，并運用協同處理的方式落實系統所具備的相同任務，促使各個單元之間順利地進行信息的交互工作。以節點之間的連接，依靠互聯網，最終實現數據線信息的交互。這樣一來，各個單元之間需要根據本地的IP等情況，完成對區域內資源的訪問。若存在異地的訪問情況，則需通過完全無共享（SharedNothing）這一架構方式實現對數據內容的平均分配，以實現數據的實時讀取，彌補Hadoop分布式文件系統（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）的不足[4]。在確保每個節點上都有可處理的內容后，排列節點存儲表，并實現對各區域內資源的分布。如此，相關人員則可利用數據查詢、加載等方式了解各節點服務器的情況，以自動化的手段，為無線網絡個人用戶提供優質服務[5]。

（2）為了實現對本架構中數據內容的優化分布，還需以MPP架構為主，利用并行查詢的處理手段，在系統響應多個任務時，可以通過數據的傳輸與優化分布方式，避免系統中的數據在傳遞過程中出現吞吐量過少或延遲性多久的問題。根據計算節點、存儲、CPU等硬件資源，實現對數據內容的橫向拓展，以保證系統在運用過程中業務的增長需求能夠得到滿足。而且，相關人員還需通過精細管理的方式實現對分布數據庫的調度，保證其能夠加強對數據流的管理。并且，在任務執行過程中，可以對數據進行恢復、備份、清洗、壓縮等工作，以高效并行的處理方式，以MPP+SharedNothing架構的手段，完成專用網絡、處理單元和商業通用網絡的協作與通信[6]。

（3）以此架構展現出單元所具備的較高容錯性。確保某一單元內的數據出錯，其他單元仍可正常工作，以展現出系統所具備的高可用性，使它可以順利地應用于分布式數據庫的架構環節，完成對高復雜度、大規模數據任務的處理。

2.2合理運用高效透明壓縮技術

利用高效透明壓縮技術，可以基于數據信息的分布和類型挖掘其規律，并幫助相關人員選擇最優的壓縮手段，完成對數據庫級、表級和列級的設置，以靈活的壓縮選項，展現出壓縮比和平衡性能之間的關聯。

首先，其可以通過解壓和壓縮的方式實現對用戶信息的透明化處理，讓該部分內容用于分布式數據庫的內容排列過程中，以支持存儲的方式，生成有用的數據包，并保證其高透明度。這樣一來，相關人員則可運用相關性相對較高的同構數據內容開展壓縮工作，使其壓縮比率可以占據1/5或1/20左右，讓數據能夠存儲于數據庫中，并保證存儲空間可以節省50%～

90%。

其次，相關人員可以在了解壓縮條件下的數據情況保證該部分信息能夠降低對I/O的要求。以數據查詢、加載的方式，實現與傳統數據庫的比較，使當前融入高效透明壓縮技術的數據庫比傳統數據庫的處理效率提高幾十倍甚至以上。

2.3實現混合式存儲

與以往的行存數據庫相比，當前的分布式數據庫可以通過在磁盤中增加數據信息的方式，以按行和按例的混合手段，實現對數據內容的高效存儲，以方便相關人員根據列或行的內容對所需信息進行統計、查詢和分析，展現出數據的快速處理優勢。所以，在當前的分布式數據庫技術應用后，相關人員可以將數據內容應用到多場景中，展現出其所具備的靈活性和響應速度快的特點。

• 以按行或按列的方式，實現對數據內容的存儲，保證相關人員可以根據表分區與各張表的情況及時與管理員對接，在系統端選擇相應的數據格式。在完成壓縮方式和存儲方式的制訂工作后，可實現對數據內容的靈活配置。例如：按照存儲歸檔的列進行數據壓縮，可混合云中的內筒，進行融合，并打通公有云和私有云，結合該部分內容進行分別存儲，共同提供對外的存儲服務，配合軟件與硬件設備，將敏感且重要的數據存儲在私有云中，而公有云內則存儲隱私性不強的內容設置。
• 相關人員還需根據語句的具體查詢方式，從磁盤內完成對相關數據內容的調閱，確保其可以運用行和列內容的整理，節省I/O的開銷，以自動化的模式，完成對數據內容的分析、處理和存儲工作，以提高數據查詢和響應速度。
• 利用分布式數據庫所具備的獨特性，生成數據包，保證相關人員能夠基于海量的數據內容完成對數據信息的計算、分析等工作。即便數據庫內的數據量有所增加，系統仍可保障數據的可拓展性，從而及時完成對數據內容的處理工作，不會因為數據形式的改變而出現存儲異常。

2.4利用并行處理技術

在分布式數據庫運行過程中，相關人員可以通過數據查詢和數據加載的方式了解其所具備的自動、高效處理性能。融入并行處理技術，利用智能算法增加多核資源內容的適配性，以CPU資源的并行方式，保障用戶能夠通過數據庫完成對相關內容的分區查詢，并保證數據在運行過程中不會出現問題。

首先，可以根據數據的特征與具體分布情況選擇合適的算法，實現對數據內容的處理，相當于可以通過并發運行與低效寫操作的方式實現對資源內容的整理，并通過查詢操作，了解數據自適應條件。

其次，相關人員可以通過分布式并行技術的使用，實現對系統內資源信息的管控。以負載均衡的方式，實現對相關內容的平衡與調度；利用并行處理的過程，讓用戶可以面向相同的數據庫系統完成對各節點工作內容的調度；加強對查詢請求的分解，以制訂節點查詢方案。這樣一來，其可以結合不同節點內所檢索到的數據內容，生成查詢結果，并開展統一的匯總工作。待融入并行處理技術后，則可落實單個項目的查詢任務，使該部分內容能夠在同一臺主機上進行分解，使多個CPU能夠進行并行運算。同時，相關人員也可以結合用戶的具體情況，使用戶的查詢任務進行分解，以多臺主機的形式，利用CPU完成運算。

例如：為了確保數據能夠在數據庫內合理應用，可以通過數據分辨的方式來夯實分布式數據庫技術的基礎。按照規定，將數據內容分成多個片段，采用不同節點的存儲方式，保證用戶在數據查詢過程中能夠以并行的方式實現對不同節點上數據片段內容的檢索，從而根據最終結果了解數據需要被集合或返回。又如：可以通過數據復制的方式，提高數據信息的可用性。將各分片的數據內容復制到對應的節點上，以展現出數據信息的可用性和可靠性，實現對數據內容的同步存儲，以方便用戶針對于節點中數據的情況進行添加、修改、刪除等操作，從而確保數據庫中的內容是一致的。

2.5加強智能索引

分布式數據庫所應用的智能索引技術需建立在數據包的前提下，使相關人員可以在數據包進行加載時，以自動建立的方式開展信息統計和過濾活動，將粗粒度較高的數據進行處理，以智能索引的方式實現對數據內容的描述，并利用高級信息與所描述內容的聯系，實現對數據報需求的全面分析。

• 相關人員可以通過子查詢和多表連接的方式，在表中創建自動索引，使相關人員以無須手工維護和建立的方式進行工作，而是通過智能索引的方法，讓通過索引后的結果內容不會出現膨脹的情況，待數據包完成建立以后，前面的數據包也不會受到影響。這樣一來，相關人員無需進行解包處理，就可實現對數據內容的快速調閱，降低了I/O的速度。即便面臨復雜的查詢工作，相關人員也可通過各節點的有效調度與平衡方式，以并行處理的方式，實現對300TB有效數據量的處理。
• 根據系統所具備的并行計算能力，以自主查詢集群的方式，實現對150TB以內數據量的有效調閱，以展現出交換機、網卡和節點內筒的高效適用性。同時，生成數據庫網絡架構，將千兆電口的網卡應用于對外節點內，讓用戶可以登入系統，并在監控信息通訊層面上考慮數據的通信。部署54/36個節點，設置集群一和集群二，在每個節點內配置1臺服務器，以保證集群內的節點是對等的。這樣，相關人員可以通過對節點內容的拆分，利用智能索引的方式，完成對數據的裝載、壓縮、計算、刪除等工作。

3 結語

綜上所述，分布式數據技術可以讓數據分散到多個節點，擴容數據庫，并能保持數據一致和實現數據同步。但在多個節點存在相同數據副本時，與單機數據庫相比，維護成本、系統復雜性較高。未來，在應用分布式數據庫技術時，應做好傳輸加密機權限控制，實現對分布式數據庫的性能優化，從而推進該技術在云計算、大數據處理、物聯網等領域內的廣泛應用。

參考文獻

[1]王儒升.分布式數據庫在信息化管理系統中的應用探析[J].電腦知識與技術，2023，19（35）：83-85.

[2]張子豪.分布式數據庫中事務協議與一致性協議的協同優化[D].上海華東師范大學，2024.

[3]崔爽.中國場景推動分布式數據庫立新標[N].科技日報，2023-11-23（6）.

[4]李勇，唐國琴，羅瑯騰，等.云環境下海量GPS、視頻監控數據存儲檢索研究[J].電力大數據，2022，25（5）：85-92.

[5]盧山.無線網絡優化中大數據的應用分析[J].中國新通信，2021，23（20）：68-69.

[6]侯曉東，王勐，周軒宇.分布式數據庫技術的現狀和發展方向[J].中國新通信，2020，22（8）：120.